crowd navigation | BriefGPT

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用低保真度模拟的约束机器人人群导航结构化图网络
通过使用低保真度的模拟器，我们研究了使用强化学习政策进行约束群体导航的可行性。我们引入了一种动态环境的表示，将人类和障碍物分开表示。我们的方法在模拟和实际环境中显著改善了导航性能。
PDFa month ago
成功的众包导航学习策略
教授自主移动机器人在人群中成功导航是一项具有挑战性的任务，该论文采用神经网络来学习机器人在现场的特定策略，以考虑人类行为和对真实机器人的反应，同时针对各种情景学习相应策略，并对方法、实验结果进行了定量评估。
PDF3 months ago
人群导航的混合策略纳什均衡
用简单的迭代贝叶斯更新方案证明了混合策略纳什均衡模型收敛于混合策略社交导航游戏的纳什均衡，并提出了一个基于数据驱动的框架，该框架通过将代理策略初始化为从人类数据集中学得的高斯过程来构建游戏。基于提出的混合策略纳什均衡模型，我们开发了一个基于
PDF4 months ago
一个博弈理论框架用于共同预测和规划
通过学习人类常常防范的对策，我们提出一种新颖的博弈论框架，用于联合规划和预测，以提高机器人在人群导航中的安全性。
PDFa year ago
社交关注：人类群体中的关注建模
提出了一种社交关注的轨迹预测模型，该模型可以捕获人们在拥挤环境中导航时每个人的相对重要性，不受其接近性的限制。该模型通过对两个公开数据集的表现进行实证分析，对比了现有方法的性能，并分析了训练后的注意力模型，以获得更好地理解人类在拥挤环境中导
PDF7 years ago